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高阶统计量方法在时间序列分析中的应用——张贤达

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简介：
《高阶统计量方法在时间序列分析中的应用》是张贤达教授撰写的一篇关于利用高阶统计量深入研究和解决时间序列问题的学术文章，为相关领域的研究提供了新的视角与工具。 《时间序列分析—高阶统计量方法》由张贤达撰写，是一本523页的电子版参考书，内容详尽丰富。

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  • 高阶统计量方法在时间序列分析中的应用——张贤达
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    《高阶统计量方法在时间序列分析中的应用》是张贤达教授撰写的一篇关于利用高阶统计量深入研究和解决时间序列问题的学术文章，为相关领域的研究提供了新的视角与工具。 《时间序列分析—高阶统计量方法》由张贤达撰写，是一本523页的电子版参考书，内容详尽丰富。
     
  • 高阶统计量方法在时间序列分析中的应用—张贤达.pdf
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    本书《高阶统计量方法在时间序列分析中的应用》由著名学者张贤达撰写，深入探讨了高阶统计技术如何应用于复杂的时间序列数据解析与建模中。 时间序列分析——高阶统计量方法-张贤达.pdf是一本适用于研究使用高阶统计量的读者参考的书籍。
     
  • 高阶统计量方法的时间序列分析—张贤达
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    《高阶统计量方法的时间序列分析》由张贤达著述，本书深入探讨了时间序列分析中高阶统计量的应用，为信号处理与系统识别等领域提供了先进理论和技术支持。 时间序列分析——高阶统计量方法-张贤达.pdf 这本书介绍了利用高阶统计量进行时间序列分析的方法。
     
  • 高阶统计量方法在时间序列分析中的应用
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    本研究探讨了高阶统计量方法在时间序列分析领域的应用，深入挖掘非高斯信号特性，为复杂系统预测与建模提供了新的视角和工具。 高阶统计量被广泛应用于涉及非高斯性、非最小相位性、有色噪声、非线性和循环平稳性的各种问题当中。本书是国内及国际上第一本全面介绍时间序列分析与信号处理领域中关于高阶统计量理论、方法及其应用的专著，全书共分十三章，涵盖了高阶统计量的基本概念、非参数化高阶谱分析技术、因果和非因果非最小相位系统的辨识方法、自适应估计及滤波算法、信号重构与检测技术、谐波恢复技巧以及多元时间序列分析等内容。此外还深入探讨了时变非高斯信号的时频分析，阵列处理，循环平稳时间序列分析以及其他专题如时延估计、盲反卷积和均衡等，并对多维非高斯信号进行了专门讨论。 本书适合作为系统理论、信息与控制工程、信号处理技术、应用数学及物理学等多个专业领域内大学教师的教学参考书以及研究生的研读材料，同时也为广大从事时间序列分析和信号处理研究工作的科技人员提供了重要的参考资料。
     
  • 张贤达的《高级统计信号处理方法》
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    《高级统计信号处理方法》是张贤达撰写的一本深入探讨现代信号处理技术及其应用的专业书籍。本书涵盖了统计信号处理领域的最新理论与实践成果，旨在为科研人员和工程师提供一个全面的学习资源和参考指南。 高阶统计量分析方法是一种重要的非高斯信号分析工具，在这里推荐张贤达的这本书，希望对大家的学习有所帮助。
     
  • 小波分析在时间序列中的应用
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    本研究探讨了小波分析在时间序列数据处理中的应用，包括信号去噪、趋势提取和周期性分析等方面，为复杂动态系统的建模提供了新的视角。 时间序列在地学研究中非常常见。在这个领域里，通常会用到两种基本形式的分析方法：一种是时域分析，另一种则是频域分析（比如使用傅立叶变换）。前者能够提供精确的时间定位信息，但缺乏关于时间序列变化更深入的信息；后者虽然可以准确确定频率特性，却只适用于平稳时间序列的研究。然而，在地学现象中，例如河川径流、地震波、暴雨和洪水等的演变往往受到多种因素的影响，并且通常是非平稳性的。 这些非平稳的时间序列不仅表现出趋势性和周期性特征，还具有随机性、突变性以及“多时间尺度”的结构特点，反映出了多层次的发展规律。因此，在研究这类复杂现象时，我们常常需要某一频段对应的具体时间信息或某个时间段内的频率特性。显然，传统的时域和频域分析方法在这类问题面前显得力不从心了。
     
  • 小波分析在时间序列中的应用
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    本研究聚焦于利用小波分析技术探索并解析时间序列数据，旨在揭示隐藏模式与特征，应用于信号处理、经济预测等领域。 时间序列是地学研究中的一个重要课题，在这类问题的研究过程中，时域分析与频域分析是最常用的两种方法。然而这两种方式各有局限：时域分析能够精确捕捉到事件发生的时间点，但无法提供关于数据变化模式的更多信息；而频率分析（如傅里叶变换）虽然可以准确地确定信号中的各种周期成分，却只适用于处理平稳时间序列。 在自然界中，许多现象（例如河流流量、地震波形、暴雨和洪水等）的变化通常是由多种因素共同作用的结果。这些现象往往表现出非平稳特性，并且包含趋势性、季节性和随机性的特征，在不同的时间尺度上展现出复杂的多层次演变规律。因此，为了更好地理解这类数据的特点及其背后的科学原理，需要一种能够同时在时间和频率两个维度进行分析的方法。 20世纪80年代初，Morlet提出的小波变换（Wavelet Transform）方法为解决上述问题提供了一种新的途径。小波变换不仅具备良好的时间-频域多分辨率特性，还能够在不同尺度上揭示隐藏于数据背后的各种周期性变化模式，并且能够对系统的未来发展趋势进行定性的预测。 如今，这一理论已经在信号处理、图像压缩、模式识别、数值分析和大气科学等多个非线性科学研究领域得到了广泛的应用。在时间序列研究中，小波变换被用于消噪滤波、信息量系数及分形维数的计算、突变点监测以及周期成分识别等方面。
     
  • 张贤达著《矩阵分析》
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    《矩阵分析》由著名学者张贤达撰写，全面介绍了线性代数与矩阵理论的基本概念、性质及其应用，是学习信号处理和通信工程等领域的重要参考书。 张贤达所著的《矩阵分析》是一本内容详尽的好书。
     
  • 时间序分析——高阶统计量方法（出自清华大学学术专著）_10202471
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    本书为清华大学学术专著之一，聚焦于时间序列分析中的高阶统计量方法，深入探讨了信号处理和数据分析领域的先进理论和技术。 这是一本绝版书籍，《张贤达精典之作》，全书共531页，并分为十三章。内容涵盖了高阶统计量、非参数化高阶谱分析、因果与非因果非最小相位系统的辨识，自适应估计和滤波技术，信号重构方法，信号检测理论以及谐波恢复等主题。此外还涉及多元时间序列分析、时变非高斯信号的时频分析，阵列处理及循环平稳时间序列分析，并探讨了一些其他专题如延时估计、盲反卷积与盲均衡以及多维非高斯信号的研究。